【摘 要】
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业务流程预测监控是过程挖掘和业务流程管理中的重要研究方向之一,在业务流程管理中事先预知运行流程未来发生的事件有很重要的意义.作为预测分析的一种应用,业务流程预测主要是利用从历史事件日志中学习的模型来预测正在运行的流程中将要发生的事件及其对应属性.基于深度学习的业务流程预测方法已经成为主流方法,主要有循环神经网络和卷积神经网络.针对循环神经网络和卷积神经网络的局限,提出一种基于时间卷积网络的业务流程预测方法,通过空洞卷积和因果卷积学习更长序列,并将业务流程中的事件及其属性都作为输入,在业务流程的执行场景中预
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001;安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001
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业务流程预测监控是过程挖掘和业务流程管理中的重要研究方向之一,在业务流程管理中事先预知运行流程未来发生的事件有很重要的意义.作为预测分析的一种应用,业务流程预测主要是利用从历史事件日志中学习的模型来预测正在运行的流程中将要发生的事件及其对应属性.基于深度学习的业务流程预测方法已经成为主流方法,主要有循环神经网络和卷积神经网络.针对循环神经网络和卷积神经网络的局限,提出一种基于时间卷积网络的业务流程预测方法,通过空洞卷积和因果卷积学习更长序列,并将业务流程中的事件及其属性都作为输入,在业务流程的执行场景中预测流程的下一个事件和剩余流程.通过3个真实生活事件日志数据集上的实验表明:对于预测下一事件任务和预测剩余流程任务时间卷积网络都有一定提升.
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